6 ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE DATOS
6.2. GRADO DE OCUPACIÓN DE LAS PLAZAS OFERTADAS
Výskumný ústav pôdoznalectva a ochrany pôdy Bratislava, Raymanova 1, 080 01 Prešov, SR1
Výskumný ústav pôdoznalectva a ochrany pôdy Bratislava, Gagarinova 10, 827 13 Bratislava, SR2
e-mail: [email protected]
Abstrakt
O existencii priestorovej variability pôdneho prostredia nikto nepochybuje. Otvoreným zostáva spôsob získavania údajov o tejto variabilite a rovnako hustota údajov potrebná na jednotku plochy s cieľom zabezpečenia relevantného výsledku, t.j. jej dostatočného postihnutia. V príspevku prezentujeme parciálne výsledky experimentu zameraného na testovanie možnosti získavania údajov a ich spracovania, výsledky týkajúce sa analýzy priestorovej variability vybraných parametrov a faktorov s nimi súvisiacich, smerujúcich v konečnom dôsledku k racionálnejšiemu (dlhodobému) využívaniu pôdy a jej ochrany v modelovom území. Bazálnu časť tvorili údaje DPZ (satelitné obrazové záznamy), na pozadí ktorých boli vytvorené areály s vizuálne podobnými prejavmi. Vzhľadom na potrebu analýzy a hodnotenia vytvorených areálov bola nad modelovým územím vytvorená inteligentná sieť bodov pre odber pôdnych vzoriek v tvare rovnostranného trojuholníka. Z analyzovaných parametrov (Cox, zrnitosť) boli následne vytvorené mapy ich priestorovej variability ako aj mapy variability DMR a variability úrody pestovaných plodín. Z experimentu vyplynula potreba klasifikácie vytvorených areálov dostupnými parametrami ako aj potreba systematizácie v GIS prostredí, za účelom následného triedenia a zoskupovania areálov podľa zvolených atribútov, čo poslúži pri rozhodovaní o spôsobe racionálnejšieho využívania pôdy a jej ochrany.
Kľúčové slová: priestorová variabilita, pôdne vlastnosti, racionálne využívanie pôdy
Abstract
The existence of detail spatial variability related to soil properties is well-known fact. The problem is how to cover and to map it in appropriate way and to obtain relevant data for purposes of rational soil management and soil protections (and precision farming as well). In the paper we present i) an example of the partial results of experiment oriented to compare spatial soil data obtained with different methods (existing data versus data from field measurements) and ii) the results of analyzes of
spatial variability related to soil properties (content of Cox, soil texture) and another landscape properties relevant from their contribution to rational soil management point of view. On the base of remote sensing data (satellite scenes) the areas with similar soil properties were visually delimited. The intelligent regular (triangle) soil sampling network was applied to obtain spatially detailed soil data. Collected soil data were processed and maps of spatial variability related to selected soil properties were prepared. The method of zonal analyzes was applied on soil maps, map of elevation (DTM) and on map of crop yield spatial variability with the aim to characterize individual areas. Consequently, individual areas were evaluated from the production and economic rentability point of view. From the experiment results it is clear that classification of delimited areas on the base of selected criteria (special-purposed criteria) represents the method with high potential in support of decision making in the area of rational soil management and soil protection.
Keywords: within-field spatial variability, soil properties, rational soil management
Úvod
O existencii priestorovej variability pôdneho prostredia nikto nepochybuje. Samozrejmosťou neraz býva výrazná variabilita pôdnych parametrov aj v rámci relatívne malých území, akými sú hony (parcely) poľnohospodárskej pôdy (Scholtz a iní 2006, Scholtz a iní 2007, Sviček a Nováková 2006). Otvoreným zostáva spôsob získavania údajov o tejto variabilite a rovnako hustota údajov potrebná na jednotku plochy s cieľom zabezpečenia relevantného výsledku, t.j. jej dostatočného postihnutia. V príspevku prezentujeme parciálne výsledky experimentu zameraného na testovanie možnosti získavania údajov a ich spracovania, výsledky týkajúce sa analýzy priestorovej variability vybraných parametrov a faktorov s nimi súvisiacich, smerujúcich v konečnom dôsledku k racionálnejšiemu (dlhodobému) využívaniu pôdy a jej ochrany. Práca je súčasťou z kontraktu VÚPOP s MPSR zameraného na rozpracovanie modelov a aplikáciu presného poľnohospodárstva kombináciou metód GIS, DPZ a terénnych meraní. Experiment bol realizovaný na modelovom území poľnohospodárskeho subjektu Agrodivízia s.r.o. Selice.
Materiál a metódy
Charakteristika územia
Modelové územie je lokalizované v jednej z našich najprodukčnejších poľnohospodárskych oblastí, na Podunajskej nížine, presnejšie na ľavom brehu Váhu, juhovýchodne od mesta Šaľa. Územie patrí do veľmi teplej a veľmi suchej klimatickej oblasti (priemerná ročná teplota približne 10°C a priemerný ročný úhrn zrážok okolo 530 mm). Dominantným faktorom ovplyvňujúcim pôdne pomery územia (prevládajúcim pôdnym typom sú fluvizeme a čiernice) je poloha Selíc na alúviu Váhu. Územie leží prakticky na rovine, avšak lokálne má značne diferencovaný mikroreliéf (výškové rozdiely predstavujú 1 až 3,5 m). Experiment bol realizovaný na KD Žihárec 0001/1, Jatov 9901/3, Sala 0902/1 a 0901/1, Palárikovo 9001/1 a 9101/1 (podľa evidencie LPIS, obr.1) s výmerou 723 ha.
Obr.1 Lokalizácia modelového územia (evidencia LPIS)
Charakteristika experimentu
V prvom kroku experimentu bola realizovaná vizuálna rekognoskácia modelového územia na podklade údajov DPZ. Satelitné obrazové záznamy a letecké snímky z rôznych časových období (viac rokov – 2002-2007, ako aj období počas roka) poskytli dostatočne spoľahlivý bazálny materiál, na pozadí ktorého bola identifikovaná značná priestorová variabilita pôdneho prostredia.
V druhom kroku boli na podklade údajov DPZ vytvorené areály s vizuálne podobnými prejavmi (obr.2). Napriek tomu, že nejde o detailne a komplexne sofistikovaný prístup vytvárania priestorovo diferencovaných areálov, vzhľadom na testované možnosti ich kreovania za podpory štatistických a geoštatistické metód (spôsoby spracovania údajov DPZ) sa tento prístup ukázal ako akceptovateľný.
Vzhľadom na potrebu analýzy a hodnotenia vytvorených areálov, ako aj identifikácie príčin vizuálnych prejavov priestorovej variability, bola nad modelovým územím vytvorená inteligentná sieť bodov pre odber pôdnych vzoriek v tvare rovnostranného trojuholníka (131,5 m) (obr. 3a), ktorá sa javí ako najprijateľnejšia z hľadiska možnej identifikácie variability pôdnych charakteristík mapovaním. Hustota siete bola zvolená na úrovni jedna vzorka na 1,5 ha, čo vyplynulo z odporúčaní hustoty vzorkovania pre účely presného poľnohospodárstva (PF). Ide o kompromisné riešenie medzi potrebnou hustotou na dosiahnutie relevantného výsledku a nákladmi nevyhnutnými na analýzu vzoriek. Spolu bolo odobratých 512 vzoriek, z ktorých boli stanovené parametre – obsah Cox (z hĺbky 0-0,2 m) a zrnitosť, resp. obsah jednotlivých zrnitostných frakcií (z hĺbok 0-0,2 a 0,35-0,45 m).
Pre porovnanie - počet sond realizovaného Komplexného prieskumu poľnohospodárskych pôd (KPP), ktoré spadajú do modelového územia je spolu 56 (obr. 3b).
Obr. 2 Vytvorené areály (na podklade satelitných scén) s diferencovanými vizuálnymi prejavmi pôdnych
vlastností
Obr.3 Lokalizácia odberových miest pre stanovenie zrnitosti pôdy v experimente (3a)
a podľa pôdneho prieskumu KPP (3b).
3a) 3b)
Pre účely hodnotenia areálov boli použité aj údaje o výškových pomeroch modelového územia (digitálny model reliéfu – DMR), ako aj údaje o variabilite a výške produkcie (pestovaných plodín) v sledovanom období. Tieto poskytol užívateľ pôdy (subjekt Agrodivízia Selice sr.o.).
Značné množstvo zozbieraných údajov (presne geograficky lokalizovaných) umožnilo interpretáciu a vytvorenie vrstiev priestorovej variability sledovaných pôdnych vlastností a environmentálnych charakteristík (vrátane úrody) v prostredí ArcGISTM - Geostatistical AnalystTM (Jonhston a iní 2001) prostredníctvom metód interpolácie kriging a spline. Na ilustráciu prezentujeme niektoré vybrané vrstvy: variabilita DMR – obr. 4a; variabilita obsahu Cox – obr.4b; variabilita úrody – obr.6a.
Podklady pre hodnotenie vizuálne stanovených areálov boli pripravené prostredníctvom zonálnej štatistiky v nadstavbe Spatial AnalystTM (McCoy a Johnston 2001). Aplikácia metódy zonálnej štatistiky umožnila priradiť jednotlivým areálom zodpovedajúce údaje o sledovaných vlastnostiach pôdy a krajiny (nadmorská výška, zrnitosť pôdy, obsah Cox). Samotné hodnotenie areálov následne prebehlo na základe agregovaných údajov o dosiahnutej úrode v príslušných areáloch a údajoch o miere rentability pestovaných plodín v jednotlivých areálov (stanovenej na základe dostupných ekonomických podkladov).
Obr.4 Výškové pomery modelového územia (DMR;4b); obsah organického uhlíka Cox (%; 4b).
4a) 4b)
Výsledky a diskusia
Detailná priestorová variabilita pôdnych vlastností – ukážka zrnitosť pôdy
So zámerom porovnania variability jedného parametra vytvoreného dvoma spôsobmi (zrnitosti pôdy) bola z vrstvy BPEJ vytvorená mapu pôdnych druhov (obr. 5a) a porovnávaná s mapou vytvorenou zo vzorkovanej siete (obr 5.b) Porovnanie výmer jednotlivých kategórii v oboch prípadoch je prezentované v tabuľke 1.
Značná rozdielnosť medzi oboma vrstvami vyplýva najmä z hustoty odberu pôdnych vzoriek. Zatiaľ čo pri KPP bola odoberaná jedna vzorka z výmery 14-16 ha, v prípade potreby informácii pre uplatnenie presného poľnohospodárstva ide o neporovnateľne hustejšiu sieť (1 vzorka na 1-2 ha). Zdôvodnenie nezrovnalostí sa črtá aj vo fakte, že napriek lokalizácii územia na rovine (alúvium Váhu), ide o značne heterogénne pôdne prostredie. Experiment tak potvrdil potrebu priestorovo detailnejšieho vzorkovania a analyzovania pôd v prípade, že dôraz je kladený na detailný, priestorovo orientovaný prístup k hospodáreniu na pôde.
Tab 1. Zastúpenie výmery pôdnych druhov vo výseku modelového územia
Obr.5 Zrnitosť pôdy podľa BPEJ (5a); zrnitosť stanovená z nameraných údajov a obsahu jednotlivých
zrnitostných frakcií v pôde (5b).
5a) 5b)
Hodnotenie vizuálne diferencovaných areálov
Z plodinových a dostupných ekonomických podkladov bola za každý vytvorený areál vypočítaná miera rentability (MR) podľa ročníkov a pestovaných plodín. Na ilustráciu prezentujeme výsledky v tab2. a na obr.6.
Ako najvhodnejšie sa pre účely priestorovej delimitácie diferencovaných areálov ukázali obrazové záznamy z jarného obdobia (s rozlišovacou schopnosťou 10 m), keď je pôda bez vegetácie s vyrovnaným vlhkostným režimom, alebo po sejbe bez vegetácie resp. s jej nepatrným množstvom, ale už s prejavmi „prevládajúceho“ stavu, ktorý formoval tieto dominantné prejavy v minulosti.
Pôdny druh Zastúpenie podľa BPEJ Zastúpenie podľa zhustenej siete
Stredne ťažké pôdy 291,1 ha (74,0 %) 221,9 ha (56,4 %)
Ťažké pôdy 37,7 ha (9,6 %) 153,1 ha (38,9 %)
Obr. 6 Variabilita úrody pšenice ozimnej v rámci vybraného honu modelového územia (6a);
miera rentability (MR) pestovania pšenice ozimnej vo vytvorených areáloch (%) (6b).
6a) 6b)
Výsledky experimentu potvrdili jednoznačnú koreláciu medzi vizuálne stanovenými, priestorovo diferencovanými areálmi a vlastnosťami pôd a krajiny v rámci modelového územia. Na základe analýz a hodnotenia areálov, charakterizovaných priradenými údajmi o vlastnostiach pôdy a krajiny, boli identifikované ako príčiny variability faktory fyzickogeografické (predovšetkým mikroreliéf územia), z pôdnych zrnitosť (a to ako horizontálna, tak aj vertikálna), obsah organických látok, rozdielna pôdna vlhkosť, uplatňujúca sa aj cez hladinu podzemnej vody. Zaznamenaná plodinová variabilita či homogenita bola dominantne ovplyvnená pôdnou vlhkosťou, pôdna vlhkosť úhrnmi zrážok a ich rozdelením v jednotlivých ročníkoch. Nemalú úlohu zohrala aj pestovaná plodina. Experiment poukázal na nevyhnutnosť paralelného sledovania klimatických ukazovateľov, a to predovšetkým úhrnov zrážok a ich rozdelenia v priebehu vegetácie (detailné výsledky experimentu sú zosumarizované v prácach Halas a iní 2007 a Halas a iní 2008).
Tab. 2 Hodnotenie areálov podľa dosiahnutej úrody a miery rentability (ukážka). Zóna Úroda 06 Úroda
05 Rozdiel MR06 Kategória MR05 Kategória Zs/St 06 Zs/St 05 Výmera p.č. t.ha-1 úrody % % MR 06 % MR 05 Sk.ha-1 ha
1 6.36 3.99 59.40 54.57 VVR -1.74 NR 10416.04 -315.59 8.65 2 5.82 2.84 104.93 41.44 VVR -30.06 NR 7910.98 -5443.44 1.30 3 5.90 3.60 63.89 43.39 VVR -11.35 NR 8282.10 -2054.60 4.74 4 5.84 4.05 44.20 41.93 VVR -0.27 NR 8003.76 -48.05 7.72 5 6.09 4.06 50.00 48.01 VVR -0.02 PRAH 9163.51 -3.46 11.14 6 5.08 2.05 147.80 23.46 VR -49.52 NR 4478.12 -8966.05 7.85 7 5.80 3.86 50.26 40.96 VVR -4.94 NR 7818.20 -895.26 2.28 8 5.25 3.87 35.66 27.59 VVR -4.70 NR 5266.75 -850.67 5.24 9 5.73 2.90 97.59 39.26 VVR -28.59 NR 7493.47 -5175.90 8.25 10 5.82 4.06 43.35 41.44 VVR -0.02 PRAH 7910.98 -3.46 4.38
Pozn.: MR-miera rentability, Zs/St- zisk/strata, VVR-veľmi vysoko rentabilné, VR-vysoko rentabilné, SR-stredne rentabilné, MR-málo rentabilné, NR-nerentabilné
Výsledky experimentu potvrdili jednoznačnú súvislosť medzi relatívne stabilnými na jednej strane a dynamicky sa meniacimi vlastnosťami pôdy a krajiny na strane druhej a ich „odrazom“ v priestorovej variabilite a výške produkcie poľnohospodárskych plodín, pričom poukázali na možnosť ich postihnutia prostredníctvom v priestore delimitovaných zón.
Záver
Analýza a hodnotenie priestorovo lokalizovaných informácii so značnou hustotou (parciálna časť reťazca) poskytujú hodnotný bazálny materiál, ktorý výraznou mierou napomôže pri rozhodovaní o spôsoboch a smeroch racionálneho využívania (a to aj parciálnych častí poľa) ako aj ochrany pôdy z dlhodobého hľadiska.
Z experimentu vyplynula potreba klasifikácie vytvorených areálov dostupnými parametrami ako aj potreba systematizácie v GIS prostredí, za účelom následného triedenia a zoskupovania areálov podľa zvolených atribútov. Zároveň výsledky experimentu – priestorovo diferencované areály, spolu s analyzovanými údajmi, ktoré detailnejšie opisujú a charakterizujú jednotlivé areály, podporené ich ekonomickým hodnotením, sú predpokladom pre správne pochopenie ich správania sa v čase, čo predstavuje nevyhnutný predpoklad a východisko pre manažment priestorovo variabilného hospodárenia na pôde („zónový“ manažment - ako špecifický prípad systému presného hospodárenia). A práve manažment presného hospodárenia na pôde, jeho filozofia a jednoznačná orientácia na dosiahnutie ekologického (a ekonomického) prínosu, je alternatívnym predpokladom naplnenia podstaty racionálneho využívania pôdy.
Literatúra
HALAS, J., NOVÁKOVÁ, M. SCHOLTZ, P. 2007. Priestorová diferenciácia vybraných pôdnych a environmentálnych vlastností a ich vplyv na úrodu pšenice ozimnej (Triticum aestivum L.). In Vedecké práce, VÚPOP Bratislava, č. 29, s. 37-47.
HALAS, J., NOVÁKOVÁ, M., SCHOLTZ, P. 2008.Účinnosť systému presného
poľnohospodárstva. In Naše pole, roč. 12, 2008, č. 8, s. 32-33.
JONHSTON, K., HOEF, J. M.V., KRIVORUCHKO, LUCAS N. 2001. Using ArcGISTM
Geosta-tistical Analyst. ESRI Press, Redlands, California, USA, 300 pp.
MCCOY, J., JOHNSTON, K. 2001. Using ArcGisTM Spatial Analyst. ESRI Press,
Redlands, California, 232 pp., ISBN 1-58948-005-8
SCHOLTZ, P, NOVÁKOVÁ, M., HALÁS, J., SVIČEK, M. 2006. Aktivity výskumného
ústavu pôdoznalectva a ochrany pôdy (VÚPOP) v rámci problematiky presného poľnohospodárstva. In Vedecké práce , VÚPOP Bratislava, č. 28, s. 71-80.
SCHOLTZ, P, NOVÁKOVÁ, M., HALÁS, J., SVIČEK, M. 2007. Soil Science and
Conservation Research Institute (SSCRI) activities in the field of precision farming in condition of Slovak Republic. In Fountas, S., Aggelopoulou, A., Gemtos, F., Blackmore, S. (eds.), Poster Paper Proceedings of 6 Conference of Precision farming – ECPA, Greece, CD.
SVIČEK,M.,NOVÁKOVÁ,M.2006.Detailné geoinformácie ako predpoklad úspešného uplatnenia postupov precízneho poľnohospodárstva. In: Nozdrovický, L.: Rozpracovanie systému presného hospodárenia na pôde v podmienkach Slovenskej republiky. Zborník SAPV 51, Nitra 6.06.2006, SAPV Nitra, Slovakia, s. 36 – 41.